Uso de aprendizado profundo na seleção do parâmetro de regularização (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: HELOU NETO, ELIAS SALOMÃO - ICMC ; SOUZA, EMANUEL OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: PROBLEMAS INVERSOS; ALGORITMOS; APRENDIZAGEM PROFUNDA
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBMAC
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics
- ISSN: 2359-0793
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10, n.1, p. 010342-1-010342-2
- Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC
-
ABNT
SOUZA, Emanuel Oliveira e HELOU, Elias Salomão. Uso de aprendizado profundo na seleção do parâmetro de regularização. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Disponível em: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/4383. Acesso em: 01 nov. 2024. , 2023 -
APA
Souza, E. O., & Helou, E. S. (2023). Uso de aprendizado profundo na seleção do parâmetro de regularização. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Recuperado de https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/4383 -
NLM
Souza EO, Helou ES. Uso de aprendizado profundo na seleção do parâmetro de regularização [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2023 ; 10( 1): 010342-1-010342-2.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/4383 -
Vancouver
Souza EO, Helou ES. Uso de aprendizado profundo na seleção do parâmetro de regularização [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2023 ; 10( 1): 010342-1-010342-2.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/4383 - Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização
- A backprojection slice theorem for tomographic reconstruction
- Accelerating the over-relaxed iterative shrinkage-thresholding algorithms with fast and exact line search for high resolution tomographic image reconstruction
- A new parameter choice method for inverse problems with poisson noise
- On perturbed steepest descent methods with inexact line search for bilevel convex optimization
- On the differentiability check in gradient sampling methods
- Generalized backprojection operator: fast calculation
- Monotone FISTA with variable acceleration for compressed sensing magnetic resonance imaging
- Superiorization of preconditioned conjugate gradient algorithms for tomographic image reconstruction
- Seleção de parâmetros de regularização por minimização de distâncias esperadas de Bregman
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 3177863.pdf | Direct link |
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